为了提高列车运行模拟软件的仿真精度,本文依照列车牵引计算理论为列车构建准确的单质点模型,采用目前性能较优的混合控制策略进行控车,实现对列车运行过程中速度、位置等信息的精确计算。主要设计思路如下：模拟软件读取封装文本数据构建线路图以及相关设备,利用交互接口对线路、设备以及列车进行参数设置,采用目前应用较广泛的混合控制策略,设计运行路线规划、调速制动判断、速度变化范围控制、停车制动制动点计算等模块优化列车运行模型,对各种行车环境下的多列车运行进行模拟仿真,并利用列车速度-距离曲线为运行过程提供更直观的显示。依据模拟软件中某些特殊行车环境下的列车运行模拟效果,可知混合控制策略虽可保障列车运行安全,但在限速区域可能发生工况切换过于频繁、运行速度远低于最具限速等现象,且其运行能耗、运行时间、停站精度不具有可控性。本文在参考大量前人研究的基础上提出一种基于粒子群的控制策略优化算法,将控制策略分解为工况序列和工况执行距离序列,其中工况执行距离序列作为粒子数据,将“超越限速面积”和“未及限速面积”作为评价指标,利用贪心算法获得对应于每个粒子的最佳工况序列,通过基于动态邻居和广义学习的粒子群算法(ADPSO)进行粒子优化,从而获得满足要求的控制策略。分别在有限速和无限速的运行线路上,从时间复杂度的角度对该算法和基于其他智能算法的控制策略优化算法进行定量的重复实验,对各优化算法的多次优化结果进行对比,利用多个评价指标综合考虑,论证了本文所提出优化算法的有效性,最后将其一般性优化结果与ATO目标曲线以及基于混合控制策略的列车运行曲线进行性能对比,验证了优化算法的应用价值。